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公开(公告)号：CN119296157A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411415644.7
申请日：2024-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种建模复杂时空关系的动态面部表情识别方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：划分人脸表情数据为训练集和验证集，并进行数据预处理；构建多视角时空网络；将多视角时空网络捕获的表情时空特征通过全连接层和softmax评分函数映射到基本表情的标签体系中，完成面部表情的识别分类。本发明可以从全局和局部两个视角关注表情关键的空间特征，并从短期和长期视角来捕获表情的时序特征，以此共同建模由表情个体差异产生的复杂时空关系，从而提升面部表情识别任务的准确性。
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公开(公告)号：CN118736647A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410859838.X
申请日：2024-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种无关身份的多任务面部表情识别方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：划分人脸表情数据为训练集和验证集，进行数据预处理后通过特征预提取器提取表情浅层特征；构建协同注意力用于不同任务间深层特征的交互学习；通过生成的面部关键点构建区域增强注意力，关注人脸局部关键区域的特征信息；在人脸识别任务中，通过获取的人脸独特信息构建空间属性注意力，减少表情特征中的个人特定属性；将面部表情识别任务捕获的表情特征通过全连接层和softmax评分函数映射到基本表情的标签体系中，并通过多损失联合训练优化。本发明增强局部关键特征和削弱个人特定属性，排除与身份相关的人脸特征，提升面部表情识别任务的准确性。
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公开(公告)号：CN114372137B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210027830.8
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/335 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种融合深度知识追踪的动态感知试题推荐方法及系统，属于计算机领域。第一步：将学生的试题交互序列数据输入嵌入层，把大规模稀疏特征转换为适合模型输入的低维密集特征，并按时间对学生试题交互排序；第二步：使用门控循环单元来建模试题交互序列之间的依赖关系，并引入辅助损失函数利用下一个试题交互来监督当前隐藏状态的学习；第三步：设计了带有自注意更新门的门控循环单元对与目标试题相关的知识演化过程进行建模；第四步：将学生动态的知识状态和目标试题的嵌入向量串联，馈入多层感知机进行最终的Softmax判决，决定目标试题是否要推荐给学生。本发明有效地提高了试题推荐预测的性能，实现对学生个性化试题推荐。
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公开(公告)号：CN108600271B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201810444073.8
申请日：2018-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种信任状态感知的群智感知隐私保护方法，由于现有的解决方法大多基于同态加密等加密方法，这种方法隐私安全性较高，但是计算开销大，难以在移动终端上运行。另一方面，虽然面向任务分配的群智感知策略不断完善，但现有的任务分配策略大多侧重于开销、完成时间，忽视了参与者的隐私性和可靠性对任务感知结果的影响。因此，本发明通过对群智感知网络中的参与者基本能力属性与任务属性匹配，使用布隆过滤器，筛选符合基本条件的参与者，进而在候选参与者中，通过进一步计算参与者的能力权值与任务权值的相似度得到参与者的能力信任，并利用参与者与任务发布者的相对信誉值，完成参与者信任值的评估，在此基础上实现整个参与者选择的过程。本发明所提出的设计方法能够在保护参与者和请求者隐私的同时，招募合适的参与者，达到了均衡隐私保护和感知质量的目的。
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公开(公告)号：CN106209687B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610546856.8
申请日：2016-07-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/917
Abstract: 本发明涉及一种混合复用PON全局资源高效分配方法，属于光通信技术领域。本方法首先向PON中引入具有集中控制能力的SDN，以实现对多OLT资源分配的集中控制和优化分配。其次，采用模糊神经网络预测模型，以减小OLT与控制器之间信息交互产生的时延，再根据OLT被分配的自适应弹性权重系数为其分配合理的资源大小，提高OLT间资源利用率。最后，通过改变每条波长上最后一个ONU REPORT信息发送位置，以及轻负载ONU剩余带宽和周期空闲时隙双重剩余带宽再分配动态带宽分配算法，提高OLT内部资源利用率。本方法通过集中控制全局资源，OLT间和OLT内资源联合优化配置，实现了PON全局资源高效分配，降低了网络时延，提高了资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108600271A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810444073.8
申请日：2018-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种信任状态感知的群智感知隐私保护方法，由于现有的解决方法大多基于同态加密等加密方法，这种方法隐私安全性较高，但是计算开销大，难以在移动终端上运行。另一方面，虽然面向任务分配的群智感知策略不断完善，但现有的任务分配策略大多侧重于开销、完成时间，忽视了参与者的隐私性和可靠性对任务感知结果的影响。因此，本发明通过对群智感知网络中的参与者基本能力属性与任务属性匹配，使用布隆过滤器，筛选符合基本条件的参与者，进而在候选参与者中，通过进一步计算参与者的能力权值与任务权值的相似度得到参与者的能力信任，并利用参与者与任务发布者的相对信誉值，完成参与者信任值的评估，在此基础上实现整个参与者选择的过程。本发明所提出的设计方法能够在保护参与者和请求者隐私的同时，招募合适的参与者，达到了均衡隐私保护和感知质量的目的。
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公开(公告)号：CN106209687A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610546856.8
申请日：2016-07-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/917
CPC classification number: H04L47/76
Abstract: 本发明涉及一种混合复用PON全局资源高效分配方法，属于光通信技术领域。本方法首先向PON中引入具有集中控制能力的SDN，以实现对多OLT资源分配的集中控制和优化分配。其次，采用模糊神经网络预测模型，以减小OLT与控制器之间信息交互产生的时延，再根据OLT被分配的自适应弹性权重系数为其分配合理的资源大小，提高OLT间资源利用率。最后，通过改变每条波长上最后一个ONU REPORT信息发送位置，以及轻负载ONU剩余带宽和周期空闲时隙双重剩余带宽再分配动态带宽分配算法，提高OLT内部资源利用率。本方法通过集中控制全局资源，OLT间和OLT内资源联合优化配置，实现了PON全局资源高效分配，降低了网络时延，提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN105681092A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610056726.6
申请日：2016-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种混合复用PON中基于业务优先级的波长时隙分配方法，属于光通信技术领域。本方法首先根据网络负载与带宽容量之间的关系，自适应调整各光网络单元组波长数，以实现资源共享；其次，根据不同业务的带宽授予量，将轮询周期动态划分为两个子周期，使得高优先级业务总在周期的前段传输，实现业务区分服务以满足多业务的服务质量需求；然后，设计混合资源分配方法，并计算往返时延引起的波长空隙，通过在线分配补偿浪费带宽以提高信道利用率；最后，计算额外带宽请求的权重因子，并以离线方式进行剩余带宽分配，实现公平地资源分配。本方法在保证较高信道利用率的前提下，保证了不同优先级业务的服务质量，进一步提高了资源分配的效率及合理性。
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公开(公告)号：CN103259719B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310201686.6
申请日：2013-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/703 , H04L12/721
Abstract: 本发明请求保护一种贝叶斯分类的业务感知路由及保护方法，涉及光通信技术领域。本发明针对传统朴素贝叶斯分类算法准确率不高，而加权算法对权值判断不够快速全面，且现有优先级模型不合理且未明确对应QoS参数，区分保护考虑比较片面的问题，提出了一种贝叶斯分类的业务感知路由及保护方法。本发明定义的信息重要度能有效评估特征的重要程度，将其与贝叶斯算法相结合能准确区分业务优先级，将不同优先级业务对应网络QoS参数的要求，进行区分路由及保护，并采用波长分层拓扑以方便快捷地利用波长资源，保护方式不固定选取专有保护或共享保护的其中一种，在满足传输要求下最小化空闲保护通道数量，提高了网络资源利用率。
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公开(公告)号：CN104486741A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410767770.9
申请日：2014-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W8/00
CPC classification number: H04W8/00
Abstract: 本发明公开一种信任状态感知的混合式服务发现方法。由于现有混合式服务发现机制在VDN选择、服务信息转发及服务选择时没有考虑节点非协作行为，造成服务发现成功率下降及资源的极大浪费，同时均没有考虑节点社会属性，使得服务信息难以及时准确地到达目的节点且网络负载率较大。因此，本发明在充分考虑节点社会属性的基础上通过感知邻居节点、节点间关系强度，完成网络结构的检测，同时基于历史信息及入侵检测机制计算节点信任度，进而，以节点活跃度及信任度为参数选择合适服务节点来实现服务发现过程。本发明所提出的设计方法能够在保证服务发现成功率的同时，降低网络负载及服务发现过程时延，达到了提升网络资源利用率及提高用户体验质量的目的。
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